TCGA的28篇教程

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TCGA的28篇教程

2024-07-12 12:34| 来源: 网络整理| 查看: 265

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本教程目录:

首先使用cgdsr获取表达数据集临床信息临床资料解读简单的KM生存分析有分类的KM生存分析根据基因表达量对样本进行分组做生存分析cox生存分析某基因突变与否也可以用来分组基因的拷贝数也可以进行分组批量进行分组并且做生存分析

生存分析一般来说是针对RNA表达数据,可以说mRNA-seq的转录组数据,也可以说miRNA-seq数据,或者基因表达芯片的表达量值。

生存分析,大多就是说的KM方法估计生存函数,并且画出生存曲线,然后还可以根据分组检验一下它们的生存曲线是否有显著的差异。

在R中,有个包survival做生存分析就很方便!只需要记住和熟练使用三个函数:

Surv:用于创建生存数据对象survfit:创建KM生存曲线或是Cox调整生存曲线survdiff:用于不同组的统计检验首先使用cgdsr获取表达数据集临床信息

既然是要说明如何对任意癌症的任意基因做生存分析,那么我们首先需要理解cgdsr下载TCGA任意数据的用法(见之前的教程),下面的例子是获取TCGA数据库的乳腺癌的BRCA1和BRCA2基因的表达,以及涉及到的病人的临床资料。

代码语言:javascript复制rm(list = ls()) library(cgdsr) library(DT) mycgds


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